Crime Data Analysis

Crime Data Analysis

Data: https://catalog.data.gov/dataset/crime-data-from-2020-to-present

About Data: https://data.lacity.org/Public-Safety/Crime-Data-from-2020-to-Present/2nrs-mtv8/about_data

Anmerkung: Mögliche Ungenauigkeiten, da die Daten von Papier Akten übertragen wurden

OCC = Occurrence

0. Beschreibung des Datensatzes

Der Datensatz crime data from 2020 to present enthält alle Berichte über beim Los Angeles Police Department (LAPD) registrierte Vorfälle in der Stadt Los Angeles (USA) vom 01.01.2020 bis zum 14.10.2024.

Dabei sind Informationen über die Tat, wie bis zu vier Tatbestände, die verwendete Tatwaffe, Tatzeitpunkt, Tatort, sowie eine Beschreibung der Art von Umgebung angegeben. Der Tatort ist dabei laut Metadaten auf den nächsten Hunderterblock gerundet, um die Anonymität zu wahren. Über das Opfer ist dabei das Alter, das Geschlecht und die Abstammung bekannt. Wobei als Abstammung Beschreibungen wie “Weiß”, “Schwarz”, “Chinesisch” oder ähnliches verwendet wird. Zusätzlich gibt es eine Spalte für den Modus Operandi, welcher meist Details über die Straftat oder den Täter enthält.

1. Definition/Formulierung der Fragestellung

Aufgabenstellung (10 Pkt.) X

Definieren Sie eine Sie interessierende bzw. interessante Fragestellung im Zusammenhang mit dem Datensatz:

• Was interessiert Sie an dem Datensatz? X
• Welche spezifische Fragestellung würden Sie gern mit Hilfe des Datensatzes beantworten? X
• Was erwarten Sie, angesichts Ihrer Fragestellung, bezüglich des Datensatzes? X

• Welche Klassen von Straftaten werden wie häufig begangen?
  • Anzahl Proportional zu Schweregrad
  • Viele Diebstahle & andere Straftaten um Geld zu beschaffen
• Welche Stadtteile sind besonders betroffen?
  • Ärmere Stadtteile
  • Stadtteile mit Gang Gebieten
• Welche Stadtteile haben besonders viele Straftaten mit Gang Einfluss?
  • Kenne mich zu schlecht in LA aus
  • Nicht Downtown & Beverly Hills (wohlhabendere Gegenden)
• Welche Bevölkerungsgruppe ist am meisten gefährdet? (Abhängig von Alter, Geschlecht, Abstammung)
  • Junge Männer Schwarzer/Hispanischer Abstammung (weniger Wohlhaben + Gangs)
  • Junge weiße Frauen bei Sexualstraftaten
• Gibt es besonders Gefährliche Arten von Orten ([Premise Desc])
  • Motels, Parking Lot, Street
  • Internet aka. Cyberspace
• Welche Arten von Waffen wird am meisten genutzt?
  • Meistens nur unbewaffnet
  • Recht viele Schusswaffen
• Wie viel Prozent haben zu Verhaftungen (und welcher Art) geführt?
  • Hoffentlich über 80%
• Gibt es zeitliche Rahmen in denen mehr oder weniger Verbrechen geschehen?
  • Am meisten am Abend/in der Nacht
  • Anfang/Ende des Monats mehr Diebstahl/Raub? –> Gehalt auszahlung Diebstahl usw.?
  • Wochenenden -> Party etc
  • Sommer -> Menschen drehen bei Hitze durch
  • Dunkle Jahreszeiten -> Schutz in der Dunkelheit
• Wie effektiv ist die LAPD bei der Aufklärung verschiedener Arten von Straftaten?
  • Straftaten mit direktem Opfer mehr (Zeugen vorhanden)
• Welche Straftaten werden häufig am Anfang/Ende des Monats begangen?
  • Gehalt auszahlung Diebstahl usw.?
• Wie hat sich die Kriminalität über die 3 Jahre verändert?
  • In Corona deutlich abgenommen, ansonsten zugenommen
• Wie häufig werden welche Bevölkerungsgruppen angezeigt / vgl zu wie viele Leute welcher Bevölkerungsgruppe wohnen dort?
  • Nicht in Datensatz glaube

2. Laden der Daten

Aufgabenstellung (10 Pkt.)

Laden Sie die Daten in die R-Sitzung und verschaffen Sie sich einen ersten Überblick

• Welche Typen sind enthalten? X

• Ist sichergestellt, dass alle Daten den richtigen Type haben? X

• Haben die Daten irgendwelche “Seltsamkeiten” mit denen Sie umgehen müssen, wie z.B. anders codierte NA’s, mehrere Tabellen, … etc. #

• Je nach Datensatz können Sie die Daten auch in eine Datenbank laden und dann auf diese in R zugreifen. X

Beschreiben Sie, was Sie tun müssen, bevor Sie die Daten im nächsten Abschnitt aufbereiten und bearbeiten können!

rm(list = ls())

# Laden der Daten
library(readr)
crimes.df.raw <- read_csv("Crime_Data_from_2020_to_Present.csv")
head(crimes.df.raw)

# A tibble: 6 × 28
      DR_NO `Date Rptd`    `DATE OCC` `TIME OCC` AREA  `AREA NAME` `Rpt Dist No`
      <dbl> <chr>          <chr>      <chr>      <chr> <chr>       <chr>        
1 190326475 03/01/2020 12… 03/01/202… 2130       07    Wilshire    0784         
2 200106753 02/09/2020 12… 02/08/202… 1800       01    Central     0182         
3 200320258 11/11/2020 12… 11/04/202… 1700       03    Southwest   0356         
4 200907217 05/10/2023 12… 03/10/202… 2037       09    Van Nuys    0964         
5 220614831 08/18/2022 12… 08/17/202… 1200       06    Hollywood   0666         
6 231808869 04/04/2023 12… 12/01/202… 2300       18    Southeast   1826         
# ℹ 21 more variables: `Part 1-2` <dbl>, `Crm Cd` <dbl>, `Crm Cd Desc` <chr>,
#   Mocodes <chr>, `Vict Age` <dbl>, `Vict Sex` <chr>, `Vict Descent` <chr>,
#   `Premis Cd` <dbl>, `Premis Desc` <chr>, `Weapon Used Cd` <dbl>,
#   `Weapon Desc` <chr>, Status <chr>, `Status Desc` <chr>, `Crm Cd 1` <dbl>,
#   `Crm Cd 2` <dbl>, `Crm Cd 3` <dbl>, `Crm Cd 4` <lgl>, LOCATION <chr>,
#   `Cross Street` <chr>, LAT <dbl>, LON <dbl>

# Welche Typen sind enthalten?
sapply(crimes.df.raw, class)

         DR_NO      Date Rptd       DATE OCC       TIME OCC           AREA 
     "numeric"    "character"    "character"    "character"    "character" 
     AREA NAME    Rpt Dist No       Part 1-2         Crm Cd    Crm Cd Desc 
   "character"    "character"      "numeric"      "numeric"    "character" 
       Mocodes       Vict Age       Vict Sex   Vict Descent      Premis Cd 
   "character"      "numeric"    "character"    "character"      "numeric" 
   Premis Desc Weapon Used Cd    Weapon Desc         Status    Status Desc 
   "character"      "numeric"    "character"    "character"    "character" 
      Crm Cd 1       Crm Cd 2       Crm Cd 3       Crm Cd 4       LOCATION 
     "numeric"      "numeric"      "numeric"      "logical"    "character" 
  Cross Street            LAT            LON 
   "character"      "numeric"      "numeric" 

Einlesen der Modus Operandi Codes

library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggthemes)

mocodes.df.dirty <- read_delim("MO_CODES_Numerical_20191119.txt",
  delim = "\\s+",
  col_names = c("CodeBeschreibung"),
  trim_ws = TRUE
)

mocodes.df <- mocodes.df.dirty %>%
  separate(CodeBeschreibung,
    into = c("Code", "Beschreibung"),
    sep = "(?<=[0-9])\\s+",
    extra = "merge"
  ) %>%
  mutate(Code = as.integer(Code))

Hinzufügen von Straftat Klassifikation

crmcd.categories <- read_csv("crmcd_categories.csv")

Analyse Rohdaten

Modus Operandi:

Der Datensatz enthält eine Spalte mit MoCodes, welche eine Liste an Zahlen enthält. Diese Zahlen sind IDs des Mocodes Datensatzes, welcher den Modus Operandi als Beschreibung enthält.

Format des Datums

Das Datum ist standardmäßig im Format MM/DD/YYYY HH:MM:SS AM/PM angegeben. Jedoch enthalten die Datumsspalten keine Uhrzeit, diese ist, wenn vorhanden, separat angegeben.

Charfälschlicherweise als Datentyp

Die folgenden Datentypen sind fäschlicherweise als Char abgespeichert:

Spaltenname	Spaltenbeschreibung	Passender Datentyp
Date Prtd	Meldedatum	Date
Date OCC	Verbrechensdatum	Date
Time OCC	Verbrechensuhrzeit	Integer
Area	Zugeordneter Bereich	Integer
Rpt Dist No	Bezirk des Verbrechens	Integer
Mocodes	Liste an Modus Operandi Codes	List

Spalten mit fehlenden Werten (NAs)

In manchen Spalten befinden sich NAs, dazu gehören: - Es existieren NAs in manchen Spalten

• Weapon
• Weapon Descd
• Crime Codes –> nicht alle Taten

Überprüfung Aussagen der Metadaten:

• Crm Cd should be the same as Crm Cd 1

  Crm Cd 1 sollte die gleichen Werte wie Crm Cd haben:

  Crm Cd

  Indicates the crime committed. (Same as Crime Code 1)

  Es gibt aber 1956 unterschiedliche Werte –> todo analyse später

• Part 1-2 Weg löschen ?!

• Area = Area Name ?!

• Premise Cd = Premise Desc ?!

• Weapon Use Cd = Weapon Desc ?!

3. Transformation & Bearbeitung

Aufgabenstellung (15 Pkt.)

• Umcodierung von Daten, z.B. numerisch in kategorial

• Subsetting der Daten

• Joining von Datentabellen - falls nötig. Welcher Join ist notwendig? Warum?

• Übersicht der transformierten Daten. Sie können hierzu Hilfsmittel wie glimpse(), skim() und head() benutzen, um Ihre Erläuterungen zu veranschaulichen.

Sind die sich ergebenden Daten so, wie Sie es erwartet haben? Warum oder warum nicht?

Aufbereitung / Umcodierung

# Aufbereitung der Liste mit Codes zur Zuordnung der Modus Operandi
codes_to_numeric <- function(x) {
  if (is.na(x)) {
    return(NA)
  } else {
    return(as.numeric(strsplit(x, " ")[[1]]))
  }
}

# Transformation der Daten zu sinnvollen Datentypen
crimes.df <- transform(crimes.df.raw,
  `Date Rptd` = as.Date(substr(`Date Rptd`, 1, 10), format = "%m/%d/%Y"),
  `DATE OCC` = as.Date(substr(`DATE OCC`, 1, 10), format = "%m/%d/%Y"),
  `TIME OCC` = as.integer(`TIME OCC`),
  `AREA` = as.integer(`AREA`),
  `Rpt Dist No` = as.integer(`Rpt Dist No`),
  `Crm Cd` = as.integer(`Crm Cd`),
  `Mocodes` = lapply(Mocodes, codes_to_numeric)
)

crmCd.diff <- which(crimes.df["Crm Cd"] != crimes.df["Crm Cd 1"])
length(crmCd.diff)

[1] 1956

# Überprüfen, ob die Spalte nur NAs enthält
if (all(is.na(crimes.df[["Crm Cd 4"]]))) {
  crimes.df[["Crm Cd 4"]] <- NULL
}

# Löschen von Part 1-2
# Todo Begründung
crimes.df[["Part 1-2"]] <- NULL

In Klassifizierung der Straftaten sind nicht alle Straftaten enthalten

missing_codes <- crimes.df %>%
  anti_join(crmcd.categories, by = c("Crm Cd" = "Crm Cd")) %>%
  select(`Crm Cd`, `Crm Cd Desc`) %>%
  distinct()

missing_categories <- read_csv("missing_categories.csv")

# print(missing_categorie, n = nrow(missing_categorie))

Join all categories in one table

categories <- rbind(missing_categories, crmcd.categories)
# categories
# categories %>% count(Category)
# unique(categories$Category)

Joining

• MO & Tabelle

library(purrr)

crimes.df.joined <- crimes.df %>%
  mutate(`MoCd Desc` = map(Mocodes, ~ mocodes.df$Beschreibung[match(.x, mocodes.df$Code)])) %>%
  relocate(`MoCd Desc`, .after = `Mocodes`)

crimes.df.joined %>%
  mutate(
    codes_str = map_chr(Mocodes, ~ paste(.x, collapse = ", ")),
    meanings_str = map_chr(`MoCd Desc`, ~ paste(.x, collapse = ", "))
  ) %>%
  select(DR_NO, codes_str, meanings_str) %>%
  head()

      DR_NO             codes_str
1 190326475                    NA
2 200106753       1822, 1402, 344
3 200320258             344, 1251
4 200907217             325, 1501
5 220614831 1822, 1501, 930, 2004
6 231808869   1822, 100, 930, 929
                                                                                                                                    meanings_str
1                                                                                                                                             NA
2                                                                                   Stranger, Evidence Booked (any crime), Removes vict property
3                                                                                                    Removes vict property, Victim was a student
4                                                                                                           Took merchandise, Other MO (see rpt)
5                          Stranger, Other MO (see rpt), Unauthorized use of victim's credit/debit card or number, Suspect is homeless/transient
6 Stranger, Suspect Impersonate, Unauthorized use of victim's credit/debit card or number, Unauthorized use of victim's bank account information

Subsetting

• Area

• Geschlecht

• Abstammung

• Art des Crimes

Übersicht des Dataframes

Fazit - Transformation & Bearbeitung

4. Geeignete Visualisierung und Aggregation der Daten

Aufgabenstellung (15 Pkt.)

Fassen Sie die Daten in einer geeigenten Form zur Beantwortung Ihrer formulierten Fragestellung zusammen. Ziehen Sie auch geeignete Visualisierungen der transformierten und/oder aggregierten Daten heran, um Ihre Aussagen entsprechend zu untermauern oder zu veranschaulichen.

Hier könne Sie auch geeignete statistische Verfahren bzw. Modellierungen nutzen, falls diese Ihnen bezüglich Ihrer Fragestellung weiterhelfen.

• Welche Klassen von Straftaten werden wie häufig begangen?
  • Anzahl Proportional zu Schweregrad
  • Viele Diebstahle & andere Straftaten um Geld zu beschaffen
• Welche Stadtteile sind besonders betroffen?
  • Ärmere Stadtteile
  • Stadtteile mit Gang Gebieten

crimes.tib <- as_tibble(crimes.df)

Ortsabhängige Analysen

crimes.df.no_id_theft <- subset(crimes.df, `Crm Cd` != 354)
nrow(crimes.df.no_id_theft)

[1] 925352

crimes.df.no_id_theft <- crimes.df.no_id_theft[sample(nrow(crimes.df.no_id_theft), 5000), ]

# Bibliothek laden
library(leaflet)

# Eine interaktive OpenStreetMap-Karte erstellen
leaflet(crimes.df.no_id_theft) %>%
  addTiles() %>% # Standard-OSM-Karte
  setView(lng = -118.2437, lat = 34.0522, zoom = 9) %>% # Ansicht auf Los Angeles
  addCircleMarkers(~LON, ~LAT,
    radius = 5,
    color = "blue",
    stroke = FALSE,
    fillOpacity = 0.8,
    popup = ~ paste("ID:", `Crm Cd Desc`)
  ) # Popup mit der DR_NO ID

library(leaflet.extras)

leaflet(crimes.df) %>%
  addTiles() %>% # Grundkarte hinzufügen
  setView(lng = -118.2437, lat = 34.0522, zoom = 9) %>%
  addHeatmap(
    lng = ~LON,
    lat = ~LAT,
    intensity = nrow(crimes.df),
    blur = 20,
    max = 0.05,
    radius = 10
  )

Combine Categories with crimes.tib

unique(crimes.tib$`AREA NAME`)

 [1] "Wilshire"    "Central"     "Southwest"   "Van Nuys"    "Hollywood"  
 [6] "Southeast"   "Newton"      "Mission"     "Rampart"     "West Valley"
[11] "West LA"     "Olympic"     "Hollenbeck"  "Topanga"     "Northeast"  
[16] "77th Street" "Pacific"     "N Hollywood" "Harbor"      "Foothill"   
[21] "Devonshire" 

crimes.tib <- crimes.tib %>%
  mutate(`Crm Cd` = as.factor(`Crm Cd`))

crimes.tib <- merge(crimes.tib, categories, by = c("Crm Cd" = "Crm Cd"))

Top 15 Kategorien an Straftaten

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

category_count <- crimes.tib %>%
  group_by(`Category`) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  arrange(desc(count))

top_categories <- category_count %>%
  mutate(Category = ifelse(row_number() <= 15, Category, "Others")) %>%
  group_by(Category) %>%
  summarise(count = sum(count)) %>%
  mutate(percentage = count / sum(count) * 100)

p <- ggplot(top_categories, aes(
  x = "", y = count, fill = Category,
  text = paste0(Category, ": ", round(percentage, 1), "%")
)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(
    title = "Top 15 Categories of Crimes (Others Combined)",
    fill = "Category"
  ) +
  theme_void() +
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),
    legend.position = "right"
  )

fig <- plot_ly(top_categories,
  labels = ~Category, values = ~count, type = "pie",
  textposition = "inside", textinfo = "percent",
  hoverinfo = "text",
  marker = list(colors = colors, line = list(color = "#FFFFFF", width = 1))
)

fig <- fig %>% layout(
  title = "Top 15 Categories of Crimes (Others Combined)",
  xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
  yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE)
)

fig

Prozentuale Verteilung der Verbrechen pro Stadtteil und Art des Verbrechens

library(tibble)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggiraph)
library(plotly)

crime_counts <- crimes.tib %>%
  group_by(`AREA NAME`, `Category`) %>%
  summarize(count = n()) %>%
  group_by(`AREA NAME`) %>%
  mutate(percentage = round(count / sum(count), digits = 5) * 100)

ggplotly(
  ggplot(crime_counts, aes(x = `AREA NAME`, y = percentage, fill = `Category`)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    labs(
      title = "Prozentuale Verteilung der Verbrechen pro Stadtteil und Art des Verbrechens",
      x = "Area Name",
      y = "Prozentsatz"
    ) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
)

Welche Stadtteile haben besonders viele Straftaten mit Gang Einfluss?

library(dplyr)
library(purrr)

gang_crimes <- crimes.df.joined %>%
  filter(map_lgl(`MoCd Desc`, ~ any(grepl("[gG]ang", .x)))) %>%
  group_by(`AREA NAME`) %>%
  summarise(gang_count = n())

total_crimes <- crimes.df.joined %>%
  group_by(`AREA NAME`) %>%
  summarise(total_count = n())

crime_data <- left_join(total_crimes, gang_crimes, by = "AREA NAME") %>%
  replace_na(list(gang_count = 0))

crime_data <- crime_data %>%
  mutate(non_gang_count = total_count - gang_count)

crime_data_long <- crime_data %>%
  select(`AREA NAME`, gang_count, non_gang_count) %>%
  pivot_longer(
    cols = -`AREA NAME`,
    names_to = "crime_type",
    values_to = "count"
  )

crime_data_long <- crime_data_long %>%
  mutate(crime_type = factor(crime_type, levels = c("non_gang_count", "gang_count")))

crime_data_long <- crime_data_long %>%
  arrange(desc(ifelse(crime_type == "gang_count", count, -Inf))) %>%
  mutate(`AREA NAME` = factor(`AREA NAME`, levels = unique(`AREA NAME`)))

ggplot(crime_data_long, aes(x = `AREA NAME`, y = count, fill = crime_type)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_manual(
    values = c("gang_count" = "steelblue", "non_gang_count" = "gray"),
    labels = c("Gang-Related", "Non-Gang-Related")
  ) +
  labs(
    title = "Number of Gang-Related vs. Non-Gang-Related Crimes by Area",
    x = "Area Name",
    y = "Number of Crimes",
    fill = "Crime Type"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Gibt es besonders Gefährliche Arten von Orten ([Premise Desc])

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(forcats)
library(stringr)

premis.grouped <- crimes.df %>%
  group_by(`Premis Cd`, `Premis Desc`) %>%
  summarise(count = n() / 1000) %>%
  arrange(desc(count)) %>%
  ungroup() %>%
  # Remove parenthesis from descriptions
  mutate(`Premis Desc` = gsub("\\s*\\([^\\)]+\\)", "", `Premis Desc`))

ggplot(
  premis.grouped[1:20, ],
  aes(
    x = fct_reorder(`Premis Desc`, count, .desc = T),
    y = `count`
  )
) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_segment(aes(
    x = `Premis Desc`,
    xend = `Premis Desc`,
    y = 0,
    yend = `count`
  )) +
  labs(
    title = "Straftaten an Orten",
    subtitle = "Anzahl an Straftaten an einer bestimmten Art von Ort",
    x = "Ortstype",
    y = "Anzahl der Straftaten [in Tsd.]"
  ) +
  scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
  theme_tufte() + # Minimal Tufte theme
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 65, vjust = 0.6))

Personenabhängige Analysen

Welche Bevölkerungsgruppe ist am meisten gefährdet? (Abhängig von Alter, Geschlecht, Abstammung)

# Filter and summarize the data with age groups
crimes.df.sex.age <- crimes.df %>%
  filter(`Vict Sex` %in% c("M", "F"), `Vict Age` >= 1) %>%
  mutate(Age_Group = cut(`Vict Age`,
    breaks = seq(0, max(`Vict Age`, na.rm = TRUE) + 5, 5),
    labels = paste(seq(1, max(`Vict Age`, na.rm = TRUE), by = 5),
      seq(5, max(`Vict Age`, na.rm = TRUE) + 4, by = 5),
      sep = "-"
    ),
    include.lowest = TRUE
  )) %>%
  group_by(Age_Group, `Vict Sex`) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  ungroup()

# Define custom y-axis breaks for symmetrical pyramid
brks <- seq(-50000, 50000, by = 10000) # Custom breaks every 10000 up to 50000
lbls <- abs(brks) # Use absolute values for labels

# Create the pyramid plot
ggplot(crimes.df.sex.age, aes(x = Age_Group, y = count, fill = `Vict Sex`)) +
  geom_bar(
    data = subset(crimes.df.sex.age, `Vict Sex` == "M"),
    aes(y = -count), stat = "identity", width = 0.6
  ) + # Left side for males
  geom_bar(
    data = subset(crimes.df.sex.age, `Vict Sex` == "F"),
    stat = "identity", width = 0.6
  ) + # Right side for females
  scale_y_continuous(breaks = brks, labels = lbls) + # Custom y-axis breaks and labels
  coord_flip() + # Flip axes for pyramid layout
  labs(title = "Victim Age Distribution by Sex") +
  theme_tufte() + # Minimal Tufte theme
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = .5),
    axis.ticks = element_blank()
  ) + # Center plot title and remove axis ticks
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") # Color palette for gender fill

Zeitliche Analysen

Wie hat sich die Kriminalität über die 3 Jahre verändert?

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)

# Gesamthäufigkeit je Kategorie berechnen
top_categories <- crimes.tib %>%
  group_by(Category) %>%
  summarize(total_count = n(), .groups = "drop") %>%
  arrange(desc(total_count)) %>%
  slice_head(n = 15) # Die 15 häufigsten Kategorien

# Daten aufteilen in Top 15 und Rest
top15_data <- crimes.tib %>%
  filter(Category %in% top_categories$Category)

rest_data <- crimes.tib %>%
  filter(!Category %in% top_categories$Category)

# Monat und Jahr extrahieren
top15_data$Month_Year <- format(top15_data$`DATE OCC`, "%Y-%m")
rest_data$Month_Year <- format(rest_data$`DATE OCC`, "%Y-%m")

# Gruppieren nach Monat und Kategorie
top15_per_time <- top15_data %>%
  group_by(Month_Year, Category) %>%
  summarize(count = n(), .groups = "drop")

rest_per_time <- rest_data %>%
  group_by(Month_Year, Category) %>%
  summarize(count = n(), .groups = "drop")

# Sortiere die Zeitachse
top15_per_time$Month_Year <- factor(top15_per_time$Month_Year, levels = sort(unique(top15_per_time$Month_Year)))
rest_per_time$Month_Year <- factor(rest_per_time$Month_Year, levels = sort(unique(rest_per_time$Month_Year)))

# Plot für Top 15 Kategorien
plot_top15 <- ggplot(
  top15_per_time,
  aes(x = Month_Year, y = count, color = Category, group = Category)
) +
  geom_line() +
  labs(
    title = "Top 15 Crime Categories Over Time",
    x = "Time (Month-Year)",
    y = "Number of Crimes"
  ) +
  scale_x_discrete(
    breaks = unique(top15_per_time$Month_Year)[seq(1, length(unique(top15_per_time$Month_Year)), by = 3)],
    labels = unique(top15_per_time$Month_Year)[seq(1, length(unique(top15_per_time$Month_Year)), by = 3)]
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# Plot für restliche Kategorien
plot_rest <- ggplot(
  rest_per_time,
  aes(x = Month_Year, y = count, color = Category, group = Category)
) +
  geom_line() +
  labs(
    title = "Rest of the Crime Categories Over Time",
    x = "Time (Month-Year)",
    y = "Number of Crimes"
  ) +
  scale_x_discrete(
    breaks = unique(rest_per_time$Month_Year)[seq(1, length(unique(rest_per_time$Month_Year)), by = 3)],
    labels = unique(rest_per_time$Month_Year)[seq(1, length(unique(rest_per_time$Month_Year)), by = 3)]
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# Interaktive Diagramme mit ggplotly
plotly_top15 <- ggplotly(plot_top15)
plotly_rest <- ggplotly(plot_rest)

# Diagramme anzeigen
plotly_top15

plotly_rest

// TO BE Überarbeitet

Man kann hier in dem Plot eine starke Abnahme der Kriminalität vom Januar - Dezember 2021 sehen.

2020 stieg die Zahl der Schießereien in Los Angeles um 40% im Vergleich zum Vorjahr. Dies war auf den Lockdown, psychische Belastungen und sozialen Stress zurückzuführen. Einbrüche nahmen zu, besonders in Wohngebieten, während Geschäfte während des Lockdowns geschlossen waren.

Nach dem Mord an George Floyd kam es Ende Mai 2020 zu landesweiten Protesten. In Los Angeles gab es sporadische Gewalttätigkeiten, wobei Geschäfte geplündert wurden.

Gibt es zeitliche Rahmen in denen mehr oder weniger Verbrechen geschehen?

library(ggplot2)

num_days <- crimes.df.joined %>%
  summarize(num_days = n_distinct(`DATE OCC`)) %>%
  pull(num_days)

crimes_by_hour <- crimes.df.joined %>%
  mutate(time_rounded = round(`TIME OCC` / 100) * 100) %>%
  group_by(time_rounded) %>%
  summarize(count = n()) %>%
  mutate(count = round(count - mean(count), 2)) %>%
  mutate(lower_higher = ifelse(count < 0, "lower", "higher")) %>%
  mutate(time_rounded = factor(time_rounded, levels = seq(0, 2300, by = 100))) %>%
  filter(!is.na(time_rounded))

ggplot(crimes_by_hour, aes(x = time_rounded, y = count, label = "Straftaten zu Uhrzeit")) +
  geom_bar(stat = "identity", aes(fill = lower_higher), width = .5) +
  scale_fill_manual(
    name = "Anzahl Straftaten",
    labels = c("Über Durchschnitt", "Unter Durchschnitt"),
    values = c("lower" = "#00ba38", "higher" = "#f8766d")
  ) +
  labs(
    title = "Straftaten nach Uhrzeit",
    subtitle = "Summe der Straftaten zu bestimmten Uhrzeiten",
    x = "Uhrzeit (gerundet auf ganze Stunden)",
    y = "Durchschnittliche tägliche Differenz zum Durchschnitt der Uhrzeiten"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_bw()

Analysen der Straftaten

Welche Arten von Waffen wird am meisten genutzt?

library(dplyr)
library(ggplot2)

weapon_count <- crimes.tib %>%
  group_by(`Weapon Desc`) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  arrange(desc(count))

top_weapons <- weapon_count %>%
  filter(!is.na(`Weapon Desc`)) %>%
  mutate(weapon = ifelse(row_number() <= 10, `Weapon Desc`, "Others")) %>%
  group_by(weapon) %>%
  summarise(count = sum(count))

top_weapons$percentage <- round((top_weapons$count / sum(top_weapons$count)) * 100, 1)

top_weapons$weapon <- factor(top_weapons$weapon, levels = top_weapons$weapon[order(top_weapons$count, decreasing = TRUE)])

ggplot(top_weapons, aes(x = "", y = count, fill = weapon)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(
    title = "Top 10 Most Used Weapons (Others Combined)",
    fill = "Weapon"
  ) +
  theme_void() +
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),
    legend.position = "right"
  ) +
  geom_text(aes(label = ifelse(percentage > 5, paste0(percentage, "%"), "")),
    position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5
  )

Wie viel Prozent haben zu Verhaftungen (und welcher Art) geführt?

status.df <- as.data.frame(table(crimes.df$`Status Desc`))
colnames(status.df) <- c("Status", "Count")

status.df$Percentage <- round((status.df$Count / sum(status.df$Count)) * 100, 1)

# Create the pie chart with percentage labels
ggplot(status.df, aes(x = "", y = Count, fill = Status)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  theme_void() +
  labs(title = "Distribution of Status Desc Values") +
  geom_text(aes(label = ifelse(Percentage > 5, paste0(Percentage, "%"), "")),
    position = position_stack(vjust = 0.5), color = "white", size = 5
  )

Wie effektiv ist die LAPD bei der Aufklärung verschiedener Arten von Straftaten?

Categorized Bar Chart, jede Bar aufgeteilt in Stati (Alle Bars gleich hoch?)

5. Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Aufgabenstellung (10 Pkt.)

Fassen Sie hier Ihre Fragestellung und Ihre Erkenntnisse aus Ihrer Analyse zusammen.

Sind Ihre Erkenntnisse das, was Sie erwartet haben? Warum oder warum nicht?

Quellenverzeichnis